为什么你的Java代码总像拧巴的麻绳？ 掌握这10个Stream实战技巧，代码效率与优雅度将产生质的飞跃。以下案例均来自真实电商系统场景，带你感受流式编程的降维打击！

一、过滤与映射组合拳（Filter+Map）

场景：筛选出金额>100的订单，提取订单编号集合

List<String> orderIds = orders.stream()
    .filter(o -> o.getAmount() > 100)
    .map(Order::getOrderId)
    .collect(Collectors.toList());

技术点：避免先收集再遍历，直接通过流管道完成筛选转换

二、对象去重黑科技（Distinct）

场景：获取所有下单用户的唯一ID集合

List<Long> userIds = orders.stream()
    .map(Order::getUserId)
    .distinct() // 对Long类型自动去重
    .collect(Collectors.toList());

注意：自定义对象需重写equals/hashCode才能生效

三、智能排序之道（Sorted）

场景：按支付时间倒序排列订单

List<Order> sortedOrders = orders.stream()
    .sorted(Comparator.comparing(Order::getPayTime).reversed())
    .collect(Collectors.toList());

进阶：多层排序.thenComparing()实现多条件排序

四、分页处理利器（Skip+Limit）

场景：实现内存分页查询

List<Order> pageData = orders.stream()
    .skip((pageNum-1)*pageSize) // 跳过前N条
    .limit(pageSize)           // 取pageSize条
    .collect(Collectors.toList());

注意：大数据量场景需结合数据库分页

五、数据统计专家（SummaryStatistics）

场景：分析当日订单金额统计

DoubleSummaryStatistics stats = orders.stream()
    .mapToDouble(Order::getAmount)
    .summaryStatistics();

System.out.println("总额:"+stats.getSum());
System.out.println("均额:"+stats.getAverage());

六、分组魔术师（GroupingBy）

场景：按订单状态分组统计

Map<OrderStatus, List<Order>> statusMap = orders.stream()
    .collect(Collectors.groupingBy(Order::getStatus));

进阶：多级分组+统计数量

Map<OrderStatus, Long> countMap = orders.stream()
    .collect(Collectors.groupingBy(
        Order::getStatus, 
        Collectors.counting()
    ));

七、条件分区大师（PartitioningBy）

场景：区分VIP用户订单

Map<Boolean, List<Order>> vipMap = orders.stream()
    .collect(Collectors.partitioningBy(
        o -> o.getUser().isVip()
    ));

VIP订单集合：vipMap.get(true)

八、流合并黑科技（Stream.concat）

场景：合并数据库订单与缓存订单

Stream<Order> dbStream = dbOrders.stream();
Stream<Order> cacheStream = cacheOrders.stream();
List<Order> allOrders = Stream.concat(dbStream, cacheStream)
                             .collect(Collectors.toList());

注意：合并后仍需处理重复数据

九、并行流加速器（parallelStream）

场景：批量处理10W+日志分析

logList.parallelStream() // 自动利用多核
       .filter(log -> log.getLevel() == Level.ERROR)
       .forEach(this::sendAlert);

警告：涉及共享资源时需加锁控制

十、空集合救星（Optional+Stream）

场景：安全处理可能为null的集合

Optional.ofNullable(userList)
    .orElseGet(Collections::emptyList)
    .stream()
    .map(User::getName)
    .forEach(System.out::println);

彻底告别NPE噩梦！

终极彩蛋：收集器改造术（Collectors.collectingAndThen）

场景：收集后立即生成不可变集合

List<String> unmodifiableList = configs.stream()
    .map(Config::getKey)
    .collect(Collectors.collectingAndThen(
        Collectors.toList(),
        Collections::unmodifiableList
    ));

流式编程三定律：

无状态操作优先
及早过滤减少处理量
复杂流水线考虑拆分

掌握这10个核心技巧，你的Java代码将实现从"能跑"到"优雅"的蜕变。建议收藏本文反复实践，评论区留下你遇到的Stream难题，与大家共同交流！

【作者】20年Java老司机，某电商平台架构师
【案例来源】真实线上系统优化实践

王剑编程网

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